Trong chương trình Toán học phổ thông và Đại học, xác suất là một trong những mảng kiến thức thú vị nhưng cũng dễ gây nhầm lẫn nhất. Để giải quyết các bài toán phức tạp, việc hiểu rõ quy tắc nhân xác suất là chìa khóa then chốt. Bài viết này, dưới góc nhìn của một giảng viên toán học, sẽ giúp bạn hệ thống hóa kiến thức một cách khoa học và dễ hiểu nhất.
Dưới góc độ chuyên môn, quy tắc nhân xác suất được dùng để tính xác suất của một biến cố tích (hay còn gọi là biến cố giao). Nếu chúng ta có hai biến cố $A$ và $B$, biến cố giao $A \cap B$ (hoặc $A \cdot B$) xảy ra khi và chỉ khi cả $A$ và $B$ cùng xảy ra.
Xác suất của biến cố tích bằng tích xác suất của một biến cố với xác suất có điều kiện của biến cố còn lại khi biến cố thứ nhất đã xảy ra.
Công thức tổng quát
$$P(A \cap B) = P(A) \cdot P(B|A)$$
Trong đó:
Việc xác định đúng thời điểm sử dụng quy tắc nhân thay vì quy tắc cộng là bước quan trọng nhất trong phòng thi. Bạn hãy ghi nhớ các dấu hiệu sau:
Đây là phần "bẫy" thường xuyên xuất hiện trong các đề thi đại học. Việc xác định sai tính chất biến cố sẽ dẫn đến việc áp dụng công thức sai.
Hai biến cố $A$ và $B$ được gọi là độc lập nếu việc xảy ra hay không xảy ra của biến cố này không ảnh hưởng đến xác suất xảy ra của biến cố kia.
Hai biến cố được gọi là phụ thuộc nếu việc $A$ xảy ra làm thay đổi xác suất của $B$.
Với những bài toán có nhiều bước (ví dụ: lấy bi 3 lần, thi đấu nhiều ván), hãy vẽ Sơ đồ cây. Mỗi nhánh cây đại diện cho một xác suất. Để tính xác suất của một kết cục cuối cùng, bạn chỉ cần nhân tất cả các số trên các nhánh dẫn đến kết cục đó.
Hãy tự đặt câu hỏi: "Tôi có cần cả hai kết quả này xảy ra không?".
Trong các bài toán lấy vật mà không hoàn lại, học sinh rất hay quên trừ đi 1 ở mẫu số cho lần rút tiếp theo.
Quy tắc nhân xác suất là nền tảng để bạn tiến xa hơn vào các chương như Biến ngẫu nhiên rời rạc hay Phân phối nhị thức. Hãy nhớ: Độc lập thì nhân thẳng, phụ thuộc thì nhân điều kiện.
Hoàn toàn được! Với $n$ biến cố độc lập: $P(A_1 \cap A_2 \cap ... \cap A_n) = P(A_1) \cdot P(A_2) \cdot ... \cdot P(A_n)$.
Bạn hãy dựa vào thực tế: Một hành động có làm thay đổi số lượng phần tử hoặc điều kiện của hành động sau không? Nếu không (như tung xúc xắc, lấy bi có hoàn lại), chúng độc lập.
Có, công thức Bayes thực chất là sự suy rộng từ quy tắc nhân xác suất điều kiện: $P(B|A) = \frac{P(A|B)P(B)}{P(A)}$.
Lời khuyên từ giảng viên: Đừng học thuộc lòng công thức một cách máy móc. Hãy tập thói quen vẽ sơ đồ và phân tích logic "liên tiếp" hay "thay thế" trước khi đặt bút tính toán. Chúc các bạn học tốt!
>>> Xem ngay bài viết: